用法:
Timestamp.ceil(freq, ambiguous='raise', nonexistent='raise')
返回此分辨率上限的新时间戳。
- freq:str
指示上限分辨率的频率字符串。
- ambiguous:bool 或 {‘raise’, ‘NaT’},默认 ‘raise’
行为如下:
bool 包含用于确定时间是否为 dst 的标志(请注意,此标志仅适用于不明确的秋季 dst 日期)。
'NaT' 将返回 NaT 一段不明确的时间。
‘raise’ 将在不明确的时间内引发 AmbiguousTimeError。
- nonexistent:{‘raise’, ‘shift_forward’, ‘shift_backward, ‘NaT’, timedelta}, 默认 ‘raise’
由于 DST,时钟向前移动的特定时区不存在不存在的时间。
‘shift_forward’ 会将不存在的时间向前移动到最接近的现有时间。
‘shift_backward’ 会将不存在的时间向后移动到最接近的现有时间。
‘NaT’ 将在不存在时间的地方返回 NaT。
timedelta 对象将按 timedelta 移动不存在的时间。
如果时间不存在,‘raise’ 将引发 NonExistentTimeError。
- 如果无法转换频率,则出现 ValueError。
参数:
抛出:
注意:
如果时间戳有一个时区,上限将相对于本地 (“wall”) 时间发生并重新本地化到同一时区。当上限接近夏令时时,使用
nonexistent
和ambiguous
来控制重新定位行为。例子:
创建时间戳对象:
>>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
时间戳可以使用多个频率单位进行上限:
>>> ts.ceil(freq='H') # hour Timestamp('2020-03-14 16:00:00')
>>> ts.ceil(freq='T') # minute Timestamp('2020-03-14 15:33:00')
>>> ts.ceil(freq='S') # seconds Timestamp('2020-03-14 15:32:53')
>>> ts.ceil(freq='U') # microseconds Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192549')
freq
也可以是单个单位的倍数,例如“5T”(即 5 分钟):>>> ts.ceil(freq='5T') Timestamp('2020-03-14 15:35:00')
或多个单位的组合,例如“1H30T”(即 1 小时 30 分钟):
>>> ts.ceil(freq='1H30T') Timestamp('2020-03-14 16:30:00')
类似于
pd.NaT
:>>> pd.NaT.ceil() NaT
在夏令时转换附近四舍五入时,使用
ambiguous
或nonexistent
来控制如何重新定位时间戳。>>> ts_tz = pd.Timestamp("2021-10-31 01:30:00").tz_localize("Europe/Amsterdam")
>>> ts_tz.ceil("H", ambiguous=False) Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0100', tz='Europe/Amsterdam')
>>> ts_tz.ceil("H", ambiguous=True) Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0200', tz='Europe/Amsterdam')
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- Python pandas.Timestamp.is_quarter_end用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.timestamp用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.daysinmonth用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.replace用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.round用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.tz_convert用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.is_quarter_start用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.fromordinal用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.tz用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.weekofyear用法及代码示例
- Python pandas.Timestamp.normalize用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Timestamp.ceil。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。